Proglib.academy | IT-курсы

Что такое ансамблевое обучение в машинном обучении

Ансамблевое обучение использует несколько моделей сразу, чтобы сгладить ошибки и сделать прогнозы надежнее.

Как это работает?
Вместо того чтобы полагаться на одну модель, мы комбинируем несколько слабых моделей, получая сильного предсказателя.

➡️ Основные техники ансамблей

🔹 Бэггинг — усредняем прогнозы нескольких моделей (например, случайный лес).

🔹 Бустинг — усиливаем слабые модели, исправляя их ошибки (XGBoost, CatBoost, LightGBM).

🔹 Стекинг — комбинируем предсказания разных моделей через метамодель.

🌻 Зачем это нужно

✅ Повышает точность предсказаний

✅ Уменьшает переобучение

✅ Дает более стабильные результаты

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1👏1

www.tgoop.com/proglib_academy/2595

489 viewsMar 13 at 18:01

Что такое ансамблевое обучение в машинном обучении

Ансамблевое обучение использует несколько моделей сразу, чтобы сгладить ошибки и сделать прогнозы надежнее.

Как это работает?
Вместо того чтобы полагаться на одну модель, мы комбинируем несколько слабых моделей, получая сильного предсказателя.

➡️ Основные техники ансамблей

🔹 Бэггинг — усредняем прогнозы нескольких моделей (например, случайный лес).

🔹 Бустинг — усиливаем слабые модели, исправляя их ошибки (XGBoost, CatBoost, LightGBM).

🔹 Стекинг — комбинируем предсказания разных моделей через метамодель.

🌻 Зачем это нужно

✅ Повышает точность предсказаний

✅ Уменьшает переобучение

✅ Дает более стабильные результаты

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст